rank & local_rank: 在整个分布式中的序号,每个进程都有一个rank和一个local_rank,rank是相对整个分布式而言(就是序号从0开始一直到整个分布式中最后一个GPU的数,类似于range(0,整个分布式GPU数量),这里不是相对于一个node而言,是所有node的GPU总和),local_rank是每个进程或者GPU相对属于哪个node而言的编号。另外,...
有了进程组和local_rank参数,就可以在程序中直接使用local_rank参数了。在分布式训练中,通常会使用torch.distributed包提供的一些工具,比如用于分发数据的Broadcast函数、用于收集数据的Gather函数等等。在使用这些函数时,我们需要传入local_rank参数。比如,示例代码如下: #通过if判断,来判定当前进程是否是master进程 if dis...
找到在代码中引用 'local_rank' 的具体位置。这通常涉及到搜索你的代码库,查找所有使用 dict['local_rank']、config.get('local_rank') 或者类似表达式的代码行。 3. 确认在引用前 'local_rank' 是否已被正确定义和初始化 确保在引用 'local_rank' 之前,它已经被正确定义和初始化。这可以通过检查代码中的初...
网络局域秩;任务军衔 网络释义
显式指定store,同时指定world_size 和 rank参数。这里的store是一种分布式中核心的key-value存储,用于不同的进程间共享信息。 这两种方法是互斥的,其实本质上第一种方式是对第二种的一个更高的封装,最后都要落到store上进行实现。如果这两种方法都没有使用,默认使用init_method='env'的方式来初始化。
获取pytorch中自带的transformer的KQV矩阵 pytorch local rank,经过了几天的学习和总结,得到了一小点知识。破除理解上的障碍,希望和大家共同分享。当前的pytorch分布式训练,主要使用两种方法:DataParallel和DistributedDataParallel。本篇文章对这两种方法的使用流程和
模型训练错误 提示voice 没有 local_rank 属性
torch.cuda.set_device(local_rank) main_worker(local_rank,4, args) 开发者ID:tczhangzhi,项目名称:pytorch-distributed,代码行数:20,代码来源:horovod_distributed.py 示例2: get_model ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from horovod import torch [as 别名]# 或者: from horovod.torch importlocal_rank[as ...
# 需要导入模块: from horovod import tensorflow [as 别名]# 或者: from horovod.tensorflow importlocal_rank[as 别名]def_get_runconfig(is_distributed=defaults.DISTRIBUTED, save_checkpoints_steps=None):ifis_distributed:# Horovod: pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process)config...
相关的Issue 原因(目的、解决的问题等)config中没有local_rank属性。输入图片说明https://foruda.gitee.com/images/17328626183146...